¿Cómo construir una marca? El big data tiene la respuesta

Las tecnologías de analítica de datos hace tiempo que ayudan a monitorizar y medir las reacciones que provoca un contenido o un producto ante una audiencia, pero ahora además se están convirtiendo en herramientas fundamentales que definen la estrategia de las compañías, como se concluyó en la mesa redonda de apertura de este foro.

Por ahora, la mayoría de las corporaciones están dando sus primeros pasos en este campo y utilizan estas herramientas principalmente para conocer mejor a su cliente. “El big data puede ayudar a conectar las marcas y los usuarios de un modo más correcto”, apuntaba Jorge Catalá, responsable de Retail de Google en España, quien cree que las empresas ya están siendo capaces de adelantarse a sus clientes y ofrecerles exactamente lo que están buscando gracias a estos avances.

Marco Bressan, responsable de Data & Open Innovation de BBVA, iba un paso más allá: “De nada sirve tener los datos, la tecnología, el talento si seguimos ofreciendo el mismo producto. Hay que buscar cómo podemos ofrecer más valor gracias a esta información y, al mismo tiempo, lograr experiencias diferenciales que son las que van a dotar de relevancia a la marca”, reflexionaba.

Sin embargo, para poder ofrecer más valor añadido, las compañías tienen primero que identificar los datos que les van a ayudar a conocer a sus clientes. “El uso del dato interno es fundamental, y una vez que se tiene ya podemos pensar en cómo complementarlo con otras fuentes”, comentaba Bressan, quien recordaba que muchas veces las empresas buscan la información en las redes sociales o en otras organizaciones. “Parece que el dato externo es más valioso que el interno pero esto no es así. Hay que empezar de dentro hacia fuera”, coincidía Catalá.

Para Juan José Casado, director del Master en Business Analytics y Big Data de IE HST School, el cambio de experiencia que suponen estas tecnologías es brutal. "Las compañías pueden crear una relación con el cliente mucho más personal. Ahora Amazon, IBM o Microsoft hablan directamente con sus clientes a través de Alexa, Watson o Cortana”. Casado ve en estos sistemas -que usan el lenguaje natural- el máximo exponente de cómo las tecnologías de machine learning e inteligencia artificial están transformando la relación entre empresas y clientes.

El primer reto a la hora de buscar estos datos es que la información de los clientes esté muy dispersa en la organización. Hay datos valiosos en la web, las apps, los centros de asistencia telefónica etc; pero ya existen las tecnologías para capturarlos y lograr una foto muy completa de los hábitos, preferencias y consumos de los clientes.

“Se cree que si los datos no están estructurados, es decir registrados en nuestro sistema de CRM o en bases de datos, entonces no se pueden usar. El gran cambio ha venido porque ahora tenemos la capacidad de ordenar todo tipo de información, desde la que se recoge en un chat a una conversación telefónica”, aseguraba Casado.

A pesar de que el potencial de estos datos son enormes para las marcas, la mesa se cerraba reflexionando sobre si las empresas estaban empezando a prestar demasiada atención a la tecnología. “Estas son herramientas que ayudan para la toma de decisiones. Pero no debemos perdernos en toda esta maraña programática. El favorecer la analítica de datos no debe significar descuidar el branding, la comunicación o la creatividad de esa marca”, concluía Miguel Ángel Rodríguez, director de Comunicación de IBM.